成功可信度高
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北京市计算中心打造政务参政议政建言大模型，提升政协工作信息化水平
北京市计算中心基于AquilaChat（天鹰）微调，结合Langchain构建政协提案知识库，实现基于法规政策的智能问答、跨来源文件分析总结与溯源，并通过语义相似度分析得出提案与社情民意“同频共振”程度。全流程国产化部署。
提案与社情民意语义“同频共振”分析
北京市计算中心有限公司发布于 2026年7月22日实施于 2023 年阅读 0
知识库构建
从多格式文件提取文本构建可更新可维护知识库
来源披露
问答溯源
基于法规政策基本问答并给出依据来源
来源披露
大数据指数分析
语义相似度分析提案与社情民意同频共振程度
来源披露
企业痛点
政务知识库Langchain
01
业务背景
某市政协已实现提案全流程网上运行，需依托两大基础（提案系统+高质量数据集）提升信息化水平。
02
遇到的问题
需丰富提案线索选题、建立委员履职评价、为新晋委员提供培训、主题预测、并满足多网络环境安全部署。
03
AI 解决方案
选择AquilaChat基础模型；整理提案文本为可读格式；微调训练；用Langchain调用形成知识库；全国产化运行环境。
- 1选择AquilaChat（天鹰）作为基础模型
- 2整理政协提案文本为模型可读格式
- 3微调训练专业领域模型
- 4使用Langchain调用模型构建可更新知识库
- 5实现离线/私有化/本地部署与问答溯源
04
实施结果
知识库构建：从多格式文件提取文本构建可更新可维护知识库
问答溯源：基于法规政策基本问答并给出依据来源
大数据指数分析：语义相似度分析提案与社情民意同频共振程度
05
风险与边界
政务应用对准确性与语料正确性要求极高，需私有化部署保障安全。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例来自北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会评选的北京市典型大模型应用，由北京市计算中心有限公司落地（落地客户：某市政协），具备较强的示范与可推广性，建议结合自身业务参考落地。
适合
政协、人大等提案/参政议政机构
前置条件
提案文本数据集、国产化运行环境
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：北京市科委、中关村管委会《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023年）》 · 北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会 · 2023